MSI Simple Camera的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

消費型攝影機生產製程改善之研究

為了解決MSI Simple Camera的問題，作者張家瑋 這樣論述：

現今消費型攝影機普及，逐漸使民眾對它的存在產生安全感，在產品普級化且無突破性功能的情況，伴隨而來的便是售價調降，由於售價較低的影響，若於批量生產皆耗廢大量工時及人力，便會壓縮到產品的銷售利潤，除尋找其它來源以降低半成品板及機構成本外，若能提昇組裝效益，即為營收最主要的方式。本研究針對消費型攝影機製程改善，藉由縮減製程工時以提升產品毛利，改善生產流程瓶頸，將瞬間膠固定鏡頭座製程，合併在調焦設備，整合調整焦距與鏡頭座固定，藉此達到縮減工時與提升製程能力，實驗結果顯示，在製程變動及膠體固定方式變更，實質降低每一個產品製程總工時，在製程改善後，產品品質也更穩定。

適用於多人動態空間之視覺SLAM系統與人員智慧追蹤功能開發

為了解決MSI Simple Camera的問題，作者黃偉哲 這樣論述：

搭載邊緣運算平台之視覺移動載具，當其處於多人動態環境下，所使用之同時定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系統容易受到動態干擾因素而導致地圖建構不佳情形發生，以至於影響其地圖品質與定位功能。本論文乃欲針對此現象藉由資料預處理與過濾的方式進行研究加以改善。另外於多人環境中，本論文開發一套針對特定人員識別與追蹤的功能系統，人員的追蹤將給予移動載具辨識特定使用者之信息，以利進行跟隨或關注等服務性任務，並藉以提升移動載具於現實空間的實用性應用。本系統所運行之視覺SLAM將結合語義分割神經網路，實現動態物件過濾功能，並針對邊緣運算平台設

計一高效神經網路架構，使其具備實時運算能力。而對於多人環境需要進行身份的識別，本文大致分成三個步驟完成，首先採用YOLOv4 Tiny物件檢測或trt_pose姿態估測提取圖像中的人員邊界框，接續基於雙目相機之深度圖進行圖像座標與相機座標之轉換以獲取人員的三維空間信息，最後利用無味卡爾曼濾波器(Unscented Kalman Filter, UKF)、FaceNet或結合兩者的決策樹融合三種方式完成目標人員的識別或追蹤。經由實驗與測試，證實使用過濾功能的視覺SLAM系統，使載具在動態環境或跟隨人員時，皆能有效降低動態物件干擾並完成較高品質的靜態地圖建構，進而提供更好的定位能力以提升系統整體的

穩定度。本論文所使用的決策樹融合方式對人員之追蹤，經由實驗亦證實能有效改善UKF與FaceNet追蹤方法的各自的缺點，並在多人環境中提供更加完善與穩定的追蹤性能。最後實測整體系統亦能有效獲得實時運算於邊緣運算平台，完成實現真正的離線、獨立且即時作業的能力。